• English
  • Deutsch
  • Log In
    Password Login
    Research Outputs
    Fundings & Projects
    Researchers
    Institutes
    Statistics
Repository logo
Fraunhofer-Gesellschaft
  1. Home
  2. Fraunhofer-Gesellschaft
  3. Abschlussarbeit
  4. Rekonstruktion von Objektebenen aus Röntgendurchstrahlungsaufnahmen bei unvollständigen Datensätzen unter Verwendung von a priori Informationen
 
  • Details
  • Full
Options
2001
Doctoral Thesis
Title

Rekonstruktion von Objektebenen aus Röntgendurchstrahlungsaufnahmen bei unvollständigen Datensätzen unter Verwendung von a priori Informationen

Abstract
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Rekonstruktion von Objektebenen aus Röntgenuntersuchungen bei unvollständigen Datensätzen. Tomografische und laminografische Aufnahmeanordnungen, die zu unvollständigen Datensätzen führen, werden beschrieben und charakterisiert. Davon ausgehend werden Möglichkeiten zur Optimierungen der Verfahren untersucht. Hierzu zählen zum Einen Veränderungen des Messaufbaus und der Systemkomponenten, wie die Implementierung eines neuen, flächigen Röntgendetektors. Zum Anderen werden intensiv die Möglichkeiten der Einbeziehung von vorliegenden a priori Informationen über das Objekt oder den jeweiligen Messvorgang in die Rekonstruktion und ihre Auswirkungen auf das Rekonstruktionsergebnis untersucht. Aus der Analyse des tomografischen Mess- und Rekonstruktionsprozesses werden neue Ansätze für Verbesserungen hinsichtlich des Zeitbedarfs, der Kontrastauflösung und der Verminderung von Artefakten ausgearbeitet und die Verfahren optimiert. Insbesondere sollen diese Verfahren weiterhin allgemein anwendbar sein und keine Speziallösungen für nur eine bestimmte Prüfaufgabe darstellen.
Thesis Note
Zugl.: Saarbrücken, Univ., Diss., 2001
Author(s)
Gondrom, S.
Publisher
Fraunhofer IRB Verlag  
Publishing Place
Stuttgart
Language
German
Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP  
Keyword(s)
  • Computertomografie

  • Cookie settings
  • Imprint
  • Privacy policy
  • Api
  • Contact
© 2024